# Python 是数据分析领域非常流行的语言，尤其是在数据科学和机器学习领域。
# 以下是一些 Python 数据分析的常用库和工具：
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# 1.  **NumPy**：提供了高性能的多维数组和矩阵运算。
# 2.  **Pandas**：提供了高效的数据结构和数据分析工具，包括数据帧（DataFrame）和数据系列（Series）。
# 3.  **Matplotlib**：提供了数据可视化工具，包括绘制图表和图像。
# 4.  **Scikit-learn**：提供了机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。
# 5.  **SciPy**：提供了科学计算和信号处理工具，包括优化、统计和信号处理等。
# 6.  **Seaborn**：提供了基于 Matplotlib 的高级数据可视化工具。
# 7.  **Plotly**：提供了交互式数据可视化工具，包括绘制图表和图像。
# 8.  **Bokeh**：提供了交互式数据可视化工具，包括绘制图表和图像。
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# 这些库和工具可以帮助您进行数据分析、数据可视化和机器学习等任务。

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("data1.csv")
# 数据
s1 = data.iloc[:, 0]
s2 = data.iloc[:, 1]

# 用s1的值作为x轴，s2的值作为y轴
x = [ a  for a in s1.values.tolist()]
y = [ b  for b in s2.values.tolist()]

# 解决中文显示乱码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置图表大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 创建柱状图
plt.bar(x, y, width=0.5, color='blue', label='柱状图1')


# 设置图表标题和标签
plt.title('bar_chart 标题')
plt.xlabel('X-axis 日期时间') # x轴
plt.ylabel('Y-axis 温度') # y轴

# 添加图例
# plt.legend()
# 图例往左移动一些
plt.legend(loc='upper left')

# 保存图片到本地
plt.savefig('bar_chart.png')






# 显示图表
plt.show()
